Hasil Pencocokan Citra Uji dengan Database

4.4. Hasil Pencocokan Citra Uji dengan Database

Pengujian citra uji yang dilakukan dengan menggunakan citra yang belum pernah dilatihkan sebelumnya. Pengujian citra uji dilakukan terhadap 10 buah citra uji dari masing-masing user sehingga total citra uji adalah 80 buah citra uji dari 8 orang responden. Hasil pencocokan citra uji dengan fitur yang telah dilatih dan tersimpan di dalam database dapat dilihat pada tabel 4.3. Tabel 4.3 Hasil pencocokan citra uji dengan database No Nama Citra Uji Hasil Jarak Terkecil bobot Hasil Pencocokan Target Dikenali BS 1 A 1.jpg 1.0000013120955598 Palmprint_April 6.jpg B 2 A 2.jpg 1.000001143589037 Palmprint_April 7.jpg B 3 A 3.jpg 1.0000022039997303 Palmprint_April 20.jpg B 4 A 4.jpg 1.0000005960479428 Palmprint_April 15.jpg B 5 A 5.jpg 1.000000801617426 Palmprint_April 1.jpg B 6 A 6.jpg 1.0000024518528627 Palmprint_April 8.jpg B 7 B 1.jpg 1.0000009338917575 Palmprint_Bobby 7.jpg B 8 B 2.jpg 1.0000011083647455 Palmprint_Bobby 19.jpg B 9 B 3.jpg 1.0000005635338365 Palmprint_Bobby 14.jpg B 10 B 4.jpg 1.0000012037794954 Palmprint_Bobby 4.jpg B 11 B 5.jpg 1.0000002059583928 Palmprint_Bobby 10.jpg B 12 B 6.jpg 1.0000009966913614 Palmprint_Bobby 16.jpg B 13 C 1.jpg 1.000000595181359 Palmprint_Cici 15.jpg B 14 C 2.jpg 1.0000005945230586 Palmprint_Cici 3.jpg B 15 C 3.jpg 1.000001637509138 Palmprint_Cici 6.jpg B 16 C 4.jpg 1.0000010203203116 Palmprint_Cici 3.jpg B 17 C 5.jpg 1.0000008725465965 Palmprint_Cici 11.jpg B 18 C 6.jpg 1.0000002513075137 Palmprint_Cici 8.jpg B 19 I 1.jpg 1.0000023077792544 Palmprint_Irene 12.jpg B 20 I 2.jpg 1.0000007537368016 Palmprint_Irene 2.jpg B 21 I 3.jpg 1.000001269116649 Palmprint_Irene 14.jpg B 22 I 4.jpg 1.000000079154949 Palmprint_Irene 7.jpg B Universitas Sumatera Utara Tabel 4.3 Hasil pencocokan citra uji dengan database lanjutan No Nama Citra Uji Hasil Jarak Terkecil bobot Hasil Pencocokan Target Dikenali BS 23 I 5.jpg 1.0000008061749792 Palmprint_Irene 4.jpg B 24 I 6.jpg 1.0000004512833331 Palmprint_Irene 1.jpg B 25 IW 1.jpg 1.000000786283063 Palmprint_Irwan 6.jpg B 26 IW 2.jpg 1.0000008317032605 Palmprint_Irwan 13.jpg B 27 IW 3.jpg 1.000000657342017 Palmprint_Irwan 8.jpg B 28 IW 4.jpg 1.0000011065094885 Palmprint_Irwan 16.jpg B 29 IW 5.jpg 1.0000010925165168 Palmprint_Irwan 13.jpg B 30 IW 6.jpg 1.0000020237819427 Palmprint_Irwan 13.jpg B 31 R 1.jpg 1.0000011328868041 Palmprint_Rian 10.jpg B 32 R 2.jpg 1.0000015969058105 Palmprint_Rian 9.jpg B 33 R 3.jpg 1.0000006914811643 Palmprint_Rian 13.jpg B 34 R 4.jpg 1.0000013158308785 Palmprint_Rian 14.jpg B 35 R 5.jpg 1.0000039125480018 Palmprint_Rian 17.jpg B 36 R 6.jpg 1.0000055441312756 Palmprint_Rian 5.jpg B 37 V 1.jpg 1.0000008368741662 Palmprint_Vero 15.jpg B 38 V 2.jpg 1.0000007032746179 Palmprint_Vero 10.jpg B 39 V 3.jpg 1.0000011019150747 Palmprint_Vero 9.jpg B 40 V 4.jpg 1.0000001944058408 Palmprint_Vero 7.jpg B 41 V 5.jpg 1.0000008839850743 Palmprint_Vero 1.jpg B 42 V 6.jpg 1.000000500899541 Palmprint_Vero 4.jpg B 43 Y 1.jpg 1.0000005609791895 Palmprint_Yayuk 20.jpg B 44 Y 2.jpg 1.0000006363008154 Palmprint_Yayuk 20.jpg B 45 Y 3.jpg 1.0000005128670546 Palmprint_Yayuk 18.jpg B 46 Y 4.jpg 1.0000007748066546 Palmprint_Vero 16.jpg S 47 Y 5.jpg 1.0000007145253784 Palmprint_Yayuk 1.jpg B 48 Y 6.jpg 1.0000010175108067 Palmprint_Yayuk 1.jpg B 49 A 7.jpg 1.0000011390323926 Palmprint_April 7.jpg B 50 A 8.jpg 1.000001850712863 Palmprint_April 7.jpg B 51 A 9.jpg 1.0000006074759207 Palmprint_Bobby 5.jpg S 52 A 10.jpg 1.0000013138175723 Palmprint_April 13.jpg B Universitas Sumatera Utara Tabel 4.3 Hasil pencocokan citra uji dengan database lanjutan No Nama Citra Uji Hasil Jarak Terkecil bobot Hasil Pencocokan Target Dikenali BS 53 B 7.jpg 1.0000006090476763 Palmprint_Bobby 14.jpg B 54 B 8.jpg 1.0000007430859585 Palmprint_Cici 20.jpg S 55 B 9.jpg 1.0000008574386718 Palmprint_Rian 11.jpg S 56 B 10.jpg 1.0000010606240428 Palmprint_Yayuk 6.jpg S 57 C 7.jpg 1.0000004683550663 Palmprint_Cici 4.jpg B 58 C 8.jpg 1.0000019888309322 Palmprint_Cici 6.jpg B 59 C 9.jpg 1.0000011079342512 Palmprint_Cici 19.jpg B 60 C 10.jpg 1.00000139875767 Palmprint_Cici 11.jpg B 61 I 7.jpg 1.0000025027157682 Palmprint_Irene 5.jpg B 62 I 8.jpg 1.0000012793488529 Palmprint_Irene 16.jpg B 63 I 9.jpg 1.0000003855496158 Palmprint_Irene 7.jpg B 64 I 10.jpg 1.000001147927635 Palmprint_Yayuk 2.jpg S 65 IW 7.jpg 1.0000004434791965 Palmprint_Irwan 1.jpg B 66 IW 8.jpg 1.0000007118329695 Palmprint_Cici 20.jpg S 67 IW 9.jpg 1.000000934905346 Palmprint_Cici 2.jpg S 68 IW 10.jpg 1.0000011176450876 Palmprint_Irwan 13.jpg B 69 R 7.jpg 1.0000023393124857 Palmprint_Rian 8.jpg B 70 R 8.jpg 1.0000016257026505 Palmprint_Yayuk 8.jpg S 71 R 9.jpg 1.0000013858208907 Palmprint_Rian 9.jpg B 72 R 10.jpg 1.000001481830005 Palmprint_Rian 14.jpg B 73 V 7.jpg 1.0000015357306646 Palmprint_Vero 2.jpg B 74 V 8.jpg 1.0000019126474844 Palmprint_Vero 12.jpg B 75 V 9.jpg 1.0000004883459583 Palmprint_Vero 4.jpg B 76 V 10.jpg 1.0000005148478228 Palmprint_Vero 9.jpg B 77 Y 7.jpg 1.0000004630919872 Palmprint_Yayuk 5.jpg B 78 Y 8.jpg 1.0000006910728263 Palmprint_Yayuk 7.jpg B 79 Y 9.jpg 1.0000008706422874 Palmprint_Yayuk 14.jpg B 80 Y 10.jpg 1.0000011143298357 Palmprint_Yayuk 1.jpg B Tabel 4.3 menunjukkan dari semua data uji jika di cocokkan dengan data yang terdapat dalam database akan menghasilkan nilai jarak Euclidean terkecil sesuai hasil Universitas Sumatera Utara pengukuran dengan rentang jarak bobot 0 sampai dengan 2. Hasil pengujian menghasilkan pengenalan dengan target benar dengan 71 buah citra uji, dan sembilan pengenalan dengan target salah pada tabel 4.3. Hasil akurasi pengujian terhadap 80 buah citra uji dapat dihitung dengan perhitungan dengan persamaan 4.1 sebagai berikut Mughni, et al. 2011: 4.1 jadi hasil keseluruhan penelitian yang telah dilakukan memberikan hasil akurasi tingkat pengenalan sebesar 88,75 pencocokan yang benar terhadap citra uji. Kesalahan pencocokan dapat dihitung dengan persamaan berikut: 4.2 sedangkan kesalahan pencocokan seperti terlihat pada tabel 4.3 adalah sebesar 11,25. Tabel 4.4 menunjukkan hasil tingkat pengenalan yang telah diujikan. Tabel 4.4 Hasil keseluruhan pengujian tingkat pengenalan Ukuran blok Metode ekstraksi Metode pencocokan Tingkat pencocokan Benar Salah 10 x 10 Operasi blok non-overlapping Jarak Euclidean ternormalisasi 88,75 11,25 Berdasarkan tabel 4.3 nomor indeks 1 sampai dengan 48 merupakan citra uji yang tidak memiliki noise pada citra tersebut. Hasil pengujian terhadap 48 citra uji tanpa noise menghasilkan kesalahan pencocokan dapat dihitung dengan persamaan 4.2: Nomor indeks citra uji yang memiliki noise dimulai dari nomor 49 sampai dengan nomor indeks 80. Hasil pengujian terhadap 32 citra uji dapat dilihat Universitas Sumatera Utara berdasarkan tabel 4.3 menghasilkan 8 citra uji yang memiliki target salah. Hasil pengujian terhadap citra yang memiliki noise dapat dihitung dengan persamaan 4.2 sehingga menghasilkan kesalahan pencocokan sebagai berikut: Hasil pengujian terhadap citra yang tidak memiliki noise dan memiliki noise dapat dilihat pada tabel 4.5. Tabel 4.5 Hasil pengujian citra tanpa noise dan memiliki noise Kondisi noise Metode ekstraksi Pencocokan Total citra uji Akurasi tingkat pencocokan benar salah Tanpa noise Operasi blok non- overlapping Jarak Euclidean ternormalisasi 48 97,92 2,08 Ada noise Operasi blok non- overlapping Jarak Euclidean ternormalisasi 32 75 25 Universitas Sumatera Utara BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN

5.1. Kesimpulan

Dokumen yang terkait

PENGENALAN CIRI GARIS TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR GRAY LEVEL CO-OCCURENCE MATRIX (GLCM) DAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS (K-NN) - UDiNus Repository

0 0 9

PENGENALAN CIRI GARIS TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR GRAY LEVEL CO-OCCURENCE MATRIX (GLCM) DAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS (K-NN) - UDiNus Repository

0 0 2

PENGENALAN CIRI GARIS TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR GRAY LEVEL CO-OCCURENCE MATRIX (GLCM) DAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS (K-NN) - UDiNus Repository

0 0 1

PENGENALAN CIRI GARIS TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR GRAY LEVEL CO-OCCURENCE MATRIX (GLCM) DAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS (K-NN) - UDiNus Repository

0 0 1

PENGENALAN CIRI GARIS TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR GRAY LEVEL CO-OCCURENCE MATRIX (GLCM) DAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS (K-NN) - UDiNus Repository

0 0 1

PENGENALAN CIRI GARIS TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR GRAY LEVEL CO-OCCURENCE MATRIX (GLCM) DAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS (K-NN) - UDiNus Repository

0 0 1

PENGENALAN CIRI GARIS TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR GRAY LEVEL CO-OCCURENCE MATRIX (GLCM) DAN METODE K-NEAREST NEIGHBORS (K-NN) - UDiNus Repository

0 0 5

PENGENALAN CIRI GARIS TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR (GLCM) DAN METODE K-NN

0 0 10

BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Garis Telapak Tangan - Pengenalan Garis Telapak Tangan Menggunakan Ekstraksi Fitur Operasi Blok Non-Overlapping Dan Pencocokan Jarak Euclidean Ternormalisasi

0 0 9

PENGENALAN GARIS TELAPAK TANGAN MENGGUNAKAN EKSTRAKSI FITUR OPERASI BLOK NON-OVERLAPPING DAN PENCOCOKAN JARAK EUCLIDEAN TERNORMALISASI SKRIPSI Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat memperoleh ijazah Sarjana Teknologi Informasi FUJI FRILLA KU

1 1 11